Перейти к содержанию
Aplora
eCommerce и ритейл
AI Workflow Automation

Компания под NDA

Прогрев перестал быть одной рассылкой на всю базу

Розничная компания в ЕС с мультиканальным прогревом: почта, мессенджеры, CRM. База контактов накапливалась годами и оставалась однородной — сегментации в ней практически не было.

Опубликовано: 2026-08-24 · обновлено: 2026-08-24

Продавец с ноутбуком принимает заказ покупателя в торговом зале
Иллюстративное фото рабочего контекста, а не снимок контура клиента

  • Конверсия по этапам воронки

    +30–40%

  • Конверсия в продажу

    +20–50%

Коротко

  • Проблема: база не сегментирована, прогрев одинаковый для всех, гипотезы проверяются неделями, продажи не видят теплоту лида.
  • Решение: сегменты на данных, прогрев под сегмент по действию, теплота и задача в CRM, быстрый цикл проверки гипотез.
  • Результат: конверсия по этапам выше на 30–40%, в продажу — на 20–50% по разным сегментам (данные заказчика), при том же рекламном бюджете.
  • Системы: CRM, почтовая платформа, мессенджеры, аналитика.

Контекст

  • Розничная компания среднего размера; название и категория под NDA.
  • Регион: ЕС.
  • Объём процесса: путь от контакта в базе до передачи лида в продажи.
  • Команда: маркетинг плюс отдел продаж.
  • Системы: CRM, почтовая платформа, мессенджеры, аналитика; часть под NDA.
  • Ограничение стало заметным, когда рост рекламного бюджета перестал давать пропорциональный рост продаж: трафик рос, а конверсия падала.

Исходное состояние

Исходные метрики с указанием источника. Без них любой последующий результат не с чем сравнивать.
  • До начала работ зафиксированы: конверсия по этапам воронки, доля лидов, доходящих до продажи, и срок от идеи кампании до её запуска и оценки.
  • Источник данных: CRM, почтовая платформа и аналитика заказчика.
  • Рекламный бюджет за период не менялся — иначе рост конверсии было бы не отделить от роста охвата.
  • Диапазон «+20–50%» — это не погрешность одного измерения, а разброс между сегментами. Сегменты вели себя по-разному, и усреднять их в одно число было бы неправдой.

Диагностика

Какие гипотезы рассматривались, почему выбрали эту, какие допущения приняли и при каком условии остановились бы.
  • Рассматривались три гипотезы: мало трафика, слабое предложение, коммуникация не попадает в потребность.
  • Выбрана третья: разбор базы показал, что группы с разной историей покупок реагируют на одну и ту же рассылку по-разному, а рассылка у всех одна.
  • Допущение: сегменты, различимые по данным, различимы и по потребности. Проверялось на исторических кампаниях — подтвердилось не для всех сегментов, и два из них позже объединили.
  • Критерий остановки: если сегментированный прогрев на пилоте не даёт разницы с общим, гипотеза считается неподтверждённой и работа останавливается.

Что внедрили

  • Источники данных: база контактов, история покупок, канал прихода, поведение на сайте и в рассылках.
  • Что построено: описание портрета клиента и сегментов на данных, обогащение контактов, офферы под сегмент, прогрев по действию, теплота и задача в CRM.
  • AI-компоненты: сегментация, подбор оффера, черновики персонализированных сообщений.
  • Бизнес-правила: правила сегментации и прогрева задаёт маркетинг и может менять без разработчика. Гипотеза масштабируется только после подтверждения на пилоте — иначе в базу уходит непроверенная рассылка.
  • Скорость проверки гипотез выросла примерно на порядок: сборка кампании под сегмент занимает часы вместо недель. Это характеристика процесса, а не результат для бизнеса, поэтому она стоит здесь, а не в метриках.
  • Human checkpoints: текст, уходящий в базу, подписывает человек. Сегментация автоматическая, обещание клиенту — нет.

Изменение процесса

Было

5 шагов
  1. Одна рассылка на всю базу
  2. Портрет клиента по ощущениям
  3. Запуск кампании вручную
  4. Оценка результата через недели
  5. Лиды уходят в продажи без понятной теплоты

Стало

7 шагов
  1. База и история покупок как источник
  2. Сегменты, описанные на данных
  3. Оффер под сегмент
  4. Прогрев запускается по действию клиента
  5. Теплота и задача в CRM
  6. Передача в продажи с приоритетом
  7. Подтверждённая гипотеза масштабируется

Что упиралось

Портрет клиента формулировался по ощущениям, прогрев запускался вручную и одинаково для всех, а гипотезы проверялись неделями. Продажи получали лиды без понятной теплоты и тратили время на тех, кто ещё не готов.

  1. 1База и история покупок как источник
  2. 2Сегменты, описанные на данных
  3. 3Оффер под сегмент
  4. 4Прогрев запускается по действию клиента
  5. 5Теплота и задача в CRM
  6. 6Передача в продажи с приоритетом
  7. 7Подтверждённая гипотеза масштабируется
  8. Замер результата

Результаты

Конверсия по этапам воронки

+30–40%

По данным: Данные заказчика: динамика конверсий после запуска сегментированного прогрева

Конверсия в продажу

+20–50%

По данным: Данные заказчика: наблюдение по разным сегментам, отсюда широкий диапазон — это не одно измеренное значение

Экономический эффект

  • Эффект — дополнительная выручка при неизменном рекламном бюджете: тот же расход, другая конверсия.
  • Тип эффекта наименее надёжный из трёх: конверсия зависит не только от инициативы — сезон, цена и состав спроса меняются сами. Отсюда диапазоны вместо точных значений.
  • Денежная оценка не публикуется: средний чек и маржа — коммерческая информация заказчика.
  • Стоимость владения: сегменты устаревают вместе с базой. Без пересмотра прогрев через год работает по портрету клиента, которого уже нет.

Adoption

  • Маркетинг перестал зависеть от ручного запуска кампаний.
  • Продажи начали доверять теплоте лида — до этого приоритет из CRM игнорировали, потому что он ни на чём не основывался.
  • Проверка гипотез стала регулярной операцией, а не отдельным проектом.
  • Владелец решения — руководитель маркетинга.
«Раньше гипотезы проверялись неделями, а воронка была на ощущениях. Сейчас всё сегментировано, прогрев автоматизирован, и мы быстро видим, что реально даёт продажи.»

Компания под NDA — Руководитель маркетинга, розница (NDA)

Что дальше

  • Масштабирование: сегменты для повторных покупок, а не только для первой.
  • Следующая инициатива: связать прогрев с остатками на складе — предлагать то, что есть, а не то, что закончилось.
  • Что решили не делать: увеличивать частоту рассылок. Рост частоты даёт быстрый прирост и медленную потерю базы, а вторую половину в отчёте за квартал не видно.

Есть похожий процесс? Проверим, переносима ли гипотеза на ваш контекст

Результат другой компании не является обещанием. Но он показывает, где искать.

Все кейсы